Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Titolo
Scholarly Career Paths: Brain Drain and Exterophily
Corso di studi
INFORMATICA
Parole chiave
- Big Data
- Data Science
- Machine Learning
- Network Science
- Scholarly Data
Data inizio appello
09/10/2020
Riassunto (Italiano)
Tramite il presente lavoro di tesi è stato possibile comporre un dataset ricco di features rappresentante le collaborazioni tra ricercatori dal 1980 al 2019, estremi compresi. Inoltre, è stato possibile definire un indice che permette di stimare la propensione di un ricercatore a formare reti composte da colleghi con lo stesso paese di affiliazione o meno, ossia di misurare il grado di internazionalità nelle sue collaborazioni annuali.
Definendo questo indice, è stato possibile suddividere i ricercatori in tre cluster. Ampliando l'analisi su scala mondiale, è stato possibile studiare la tendenza nelle collaborazioni dei singoli paesi. Confrontando i risultati ottenuti con il susseguirsi di importanti eventi politici ed economici è stato possibile giustificare i risultati ottenuti durante tutte le fasi dell'analisi. Inoltre, aggiungendo informazioni riguardo la mobilità dei ricercatori tra i paesi durante la finestra temporale considerata, è stato possibile ampliare la comprensione del particolare comportamento di alcuni paesi. Infine, l'ampliamento delle informazioni in nostro possesso con i dati relativi alle aree di ricerca di ogni ricercatore, e quindi di ogni paese, ha permesso di aggiungere un ulteriore livello di profondità all'analisi proposta, consentendo la rappresentazione di un quadro completo e dettagliato del fenomeno analizzato, ovvero il Brain Drain.
